自适应阈值算法

A. 概念漂移自适应阈值

面对概念漂移现象，通过算法获取判断漂移的最佳阈值成为关键。首先，给定一组包含概念漂移标注信息的时序数据集，我们需运用特定算法对数据进行分析，进而解出自适应阈值。

在进行自适应阈值求解时，需要注意以下核心参数：

首先，确保算法针对特定数据集进行优化调整，确保模型的准确性和有效性。

在操作过程中，如在NAIE平台上，可利用菜单栏中的“数据集”-“选择数据”功能，自动生成所需数据，同时填写对应的数据集和实例参数。

在实际应用中，我们通常遵循以下步骤进行操作：

1. 确定数据集路径，例如：resolve path ../../../../tests/testdata ts_data adaptive_threshold。

2. 检查路径有效性，若路径中存在文件或文件夹未找到，如dataset.json，应直接跳过相关路径解析操作，以免影响后续执行。

在自适应阈值求解过程中，推荐使用的参数包括但不限于BEST_K_IQR，其数值通常设置为0.3。

为了更全面地理解自适应阈值求解的实现与应用，我们建议参考NAIE SDK的官方文档。这不仅提供了解决方案的详细说明，还能帮助开发者深入理解算法原理，以及如何在实际项目中灵活应用。

B. Heursure阈值算法是什么

rigrsure阈值，是一种基于Stein的无偏似然估计原理的自适应阈值选择；
sqtwolog阈值，采用的是一种固定的阈值形式，它所产生的阈值为2log(length(x))
heursure阈值，是前两种阈值法的综合，所选择的是最优预测变量阈值，当信噪比很小，阈值估计有很大噪声时就需要采用这种固定的阈值形式

刚在写论文，随手粘贴过来。